基于双光栅结构的阴影莫尔法三维形貌测量

提出将双Ronchi光栅结构引入阴影莫尔法，用于物体三维形貌的测量。通过选择两光栅的夹角，得到不同周期的莫尔条纹，既可使仪器的量程与待测物体尺度相匹配，从而减小测量误差，适于进行高精度检测；又可在相位的1个周期内实现对物体的测量，避免了相位卷叠，易于实现自动测量。模拟实验结果表明，与绝对莫尔法相比，本方法可提高测量精度。     

一种基于沃拉斯顿棱镜的多角度激光分束方法

提出一种基于沃拉斯顿棱镜的多角度激光分束方 法。利用沃拉斯顿棱镜和双透镜组 合,将飞秒激光单脉冲分束为多角度传输、具有飞秒或者更长时间间隔的多个激光脉冲;分 束角度 调节灵活,能量利用率高,结构简单。采用本文方法搭建了飞秒激光超快全息记录系统 ,并记录了4路 复用的干涉条纹。实验结果表明,本文所提出的分束系统可以应用于超快全息记录系统。     

基于二元相息图的信息隐藏

将加权的二元相息图隐藏于彩色的宿主图像中,采用彩色图像直方图相似度研究了加入隐藏信息以后宿主图像色彩的变化以及隐藏信息权值对宿主图像色彩畸变的影响.被隐藏的二元相息图由原始待加密图像采用基于相息图迭代的双随机相位加密技术,用有记忆的模拟退火算法获得.该方法既保证了隐藏信息的安全性,又提高了信息提取时的光学效率,解码过程不依赖于原宿主图像.讨论了水印图像的不同剪切度对隐藏信息提取质量的影响.模拟实验结果证明了该方法的有效性.     

随机相位加密中相息图的优化

采用有记忆的模拟退火法对双随机相位加密中的相息图进行优化设计，并应用本方法对指纹像进行了模拟实验。实验结果表明，运用该方法，在不增大设计冗余度的情况下，可进一步降低相息图的量化带来的误差，使解密图像的质量得到进一步提高。     

用支持向量回归法实现单帧图像超分辨率重建

由于一些传统的超分辨率重建算法学习多幅不同类别的图像仍无法获得好的重建效果,本文提出了一种基于支持向量回归机和光栅扫描的单帧图像超分辨率重建算法。该算法首先采用光栅扫描法对一组高低分辨率训练图像提取图像块,从块中分别抽取输入向量和标签像素。利用Log算子判断这些块是属于高频空间还是低频空间,从而构建高低频空间向量对并对其进行优化。然后,用支持向量回归机(SVR)工具训练优化后的向量对,得到高低频空间下的两个字典;抽取测试低分辨率图像中的块并得到高低频空间下的输入向量,利用SVR工具回归对应的属于超分辨率图像块的标签像素并得到回归后的图像。最后,对图像进行后处理得到最终的超分辨率图像。与其它算法的对比实验表明:提出的算法具有较好的视觉效果。特别在放大倍数为2时,提出的算法在不同图像上的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)值较双三次插值法分别提高了3.1%~5.3%和1.5%~8.1%。得到的结果显示提出的算法获得了更好的重建效果。